Aiワークフロー | Ibm

AIワークフロー | IBM AIワークフローの自動化とは 公開日 2024年11月11日 更新日 2026年03月26日 By Keith O'Brien , Amanda Downie , Molly Hayes AIワークフロー、定義 人工知能（AI） ワークフローは、AI搭載のテクノロジーと製品を使用して組織内の タスクを自動化 し、活動を効率化するプロセスです。これらの構造化されたシーケンスでは、AIシステムが自律的に、または人間の作業者と共同でプロセスを実行、調整、強化します。 この概念は幅広い分野に適用されます。シンプルなAIワークフローには、受信したサポートチケットを分類する言語モデルが含まれる場合があります。一方でマルチエージェント・ワークフローでは、コンテンツ生成プロセス全体の研究、下書き、レビューを調整できます。 AI搭載のアプリやツール、 AIモデル の最近の進歩により、企業がワークフローの処理方法を改善する新たな機会が生まれています。組織がデジタル・トランスフォーメーションを採用するにつれて、オートメーション・プラットフォームと高度なテンプレートを活用したAI駆動型のワークフローにより、手動タスクを原因とする非効率性が排除され、パートナー、従業員、顧客それぞれの体験が向上します。 また、 AIエージェント を使用した自律型インテリジェント・システムにより、組織は複雑なマルチエージェント・ワークフローをますますエンドツーエンドで構築できるようになっています。これらのシステムは、最小限の介入で複数の相互接続されたプロセスを処理できます。最近の IBM Institute for Business Valueの研究 によると、業界全体のオペレーション責任者の82％が、AIエージェントによってオートメーションとワークフローの再構築が2027年までにより効果的になると予想しています。 AI搭載ワークフローをデジタル・トランスフォーメーションのバックボーンとして採用することで、企業はAIから真の価値を引き出せる可能性があります。McKinseyによると、AIの高業績企業は、 ワークフローの再設計やスケーリングの高速化 など、AIを活用した変革的イノベーションを目指していると報告する傾向があります。言い換えると、AIワークフローの自動化、特に エージェント型オートメーション は、主要な業務運用を強化し、各分野の業務効率を向上させるために非常に重要な要素になると期待されています。 IBMニュースレター The DX Leaders AI活用のグローバル・トレンドや日本の市場動向を踏まえたDX、生成AIの最新情報を毎月お届けします。登録の際は IBMプライバシー・ステートメント をご覧ください。 ご登録いただきありがとうございます。 ニュースレターは日本語で配信されます。すべてのニュースレターに登録解除リンクがあります。サブスクリプションの管理や解除は こちら から。詳しくは IBMプライバシー・ステートメント をご覧ください。 AIワークフロー・オートメーションのコンポーネント AIエージェント AIエージェントは、自律的なルールベースのソフトウェア・システムです。従来のオートメーションとは異なり、環境を認識し、多くの場合、複数のステップやツールにまたがって定義された目標を達成するためにアクションを実行します。単一のインプットに応答するより静的なモデルとは異なり、エージェント型AIは一連のアクションを計画し、特定の目標を実行するために外部APIを呼び出すことができます。 ワークフローの自動化のコンテキストでは、AIエージェントは複雑で複数ステップのタスクの積極的な実行者として機能します。たとえば、単一のエージェントが、データ検索を実行し、結果を統合し、アウトプットを生成することで、ブリーフィング文書の研究と草案作成を行う場合があります。 AIワークフローの自動化では、マルチエージェント・アーキテクチャーで複数の専門エージェントが連携し、それぞれがオーケストレーション・スーパーバイザーエージェントの下で同時に動作します。 API API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）は、ソフトウェア・アプリケーションが相互に通信してデータ、機能、および関数を交換できるようにする一連のルールまたはプロトコルです。APIは、サービスを連携する機能を推進するため、AIワークフローに欠かせない重要なコンポーネントです。例えば、Webサイトから銀行口座に接続してオンラインで何かを購入することは、使用されているAPI連携の一例です。 ビジネス・プロセス・オートメーション ビジネス・プロセス・オートメーション（BPA） は、複雑で反復的なビジネス・プロセスをソフトウェアを使用して自動化する戦略です。通常、注文処理や顧客アカウント管理など、ビジネスを運営する上で不可欠な単純なタスクを自動化するために使用されますが、実際、従業員が手作業で行うよりも、 オートメーション に任せるほうがよいでしょう。BPAは、従業員のオンボーディング、給与計算、その他の手動タスクを簡単に処理できます。 BPAのサブセットは ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） です。RPAは、 インテリジェントな自動化 テクノロジーを使用して、反復的なオフィス業務を実行します。RPAは、データ抽出、フォームへの記入、ファイルの移動などを強化します。 生成AI 生成AIは、ユーザーのプロンプトやリクエストに応じて、テキスト、画像、動画、音声、ソフトウェア・コードなどのオリジナル・コンテンツを作成するタイプのAIです。ChatGPTをはじめとする生成AIテクノロジーは、企業がワークフローを改善し、適切なアウトプットを作成する方法を特定するのに役立ちます。ユーザーのプロンプトやリクエストに応答して、テキスト、画像、動画、音声、ソフトウェア・コードなどのコンテンツを作成できます。 ワークフローの自動化では、生成AIは要約、コンテンツ生成、データ分析を実行し、従業員がレビューできる自然言語による出力を提供します。例えば、生成AIはEメールのフォローアップ応答や、選択したコード生成プロセスを自動化する場合があります。 インテリジェントな自動化 インテリジェントな自動化は、あらゆるAI駆動型ワークフローの特徴です。オートメーション・テクノロジーを使用して、組織全体の意思決定を合理化し、拡張します。例えば、保険会社はインテリジェントな自動化を使用して、支払額を計算し、料金を見積もり、コンプライアンスに対応できます。 機械学習 機械学習（ML）は、データとアルゴリズムを使用してAIが人間の学習方法を模倣し、徐々に精度を向上させることを可能にするコンピューター・サイエンスの分野です。MLのそのようなサブセットの1つがディープラーニングです。これは、多層ニューラル・ネットワークを使用して人間の脳の複雑な意思決定能力をシミュレートします。 自然言語処理 自然言語処理（NLP） は、機械学習を使用してコンピューターが人間の言語を理解してコミュニケーションできるようにするAIの一種です。例えば、金融サービス組織はNLPを使用して、長い財務諸表やその他のデータ・セットから情報を解析し、どこに投資するかについてより賢明な決定を下すことができます。 光学式文字認識 光学式文字認識（OCR）はテキスト認識とも呼ばれ、自動データ抽出を使用して、テキスト画像を機械で読み取り可能な形式にすばやく変換します。これにより、組織は、書籍、資料、その他の印刷された情報などのレガシー情報をデジタル化して、最新の知識管理システムに取り込むことができます。文書処理におけるOCRの役割により、ITチームは、社内の知識を理解しやすい非構造化データに迅速かつ効果的に変換することができます。 オーケストレーション・レイヤー マルチシステムのエージェント型AIが複雑なワークフローの自動化に使用される最先端テクノロジーになるにしたがって、 オーケストレーション層 がより重要なものになってきています。これらのツールは、AIエージェント、API、データ・パイプラインの一種のガイドとして機能し、ワークフロー・シーケンスとルーティング・プロセスを管理して、どのツールがいつ、どのような状況で実行されるかを決定します。 AI Academy AIの専門家になる ビジネスの成長を促進するAIへの投資を優先できるように知識を習得します。今すぐ無料のAI Academyを試して、貴社のAIの未来をリードしましょう。 シリーズを見る AIオートメーション・ツールのメリット 反復的なタスクの自動化 AIワークフローにより、従業員は、より良く自動化された、時間のかかるタスクに集中する必要がなくなります。AIにより、人間の従業員は顧客やパートナーにより多くの時間を割くことができるだけでなく、サービスや人間関係に基づく職種により多くの業務を充てることができます。例えば、最近、エントリーレベルの社員の募集人数を IBMは3倍に増やし 、キャリアの浅い従業員に対して、より直感的で人間に特化したスキルを身につけられるようトレーニングすることを計画しています。 コスト削減の推進 AIワークフローを使用する組織は、従業員が不要な手作業に時間を浪費するのを防ぐことができます。従業員は、付加価値の高いプロジェクトや、追加の収益を生み出すタスクに集中できます。また、情報共有における摩擦や非効率性も軽減され、意思決定を迅速に行う、よりスマートな組織が生まれます。 ヒューマン・エラーの排除 チームメンバーは、特に複雑なタスクを実行するときにミスをする可能性があります。オートメーションが進んだアクティビティーでは、AIテクノロジーによってタスクをより迅速かつ高い精度で実行できます。 意思決定の強化 AIは、人間の介入を必要とせずに行動することで、ボトルネックを取り除くことができます。複数の事業単位に影響を与えるリアルタイムのデータ分析を実行できます。たとえば、マーケティング担当者はAIワークフローを使用して広告キャンペーンを自動的に最適化できます。 AIワークフローは、最もパフォーマンスの高いセグメントやソーシャル・コンテンツを優先することで、資金調達を最適化することもできます。多くのAIエコシステムでは、ダッシュボードを使用することで、利害関係者は主要なメトリクスをリアルタイムで監視でき、予期せぬイベントに迅速に対応できるようになります。 顧客体験の向上 AI駆動型の自動化されたワークフローを作成した組織は、手動プロセスに頼っている組織よりも効率的である可能性が高くなります。組織はAIを使用して高度な チャットボット とバーチャル・アシスタントを作成し、カスタマー・サポートを合理化することで、問題を抱える顧客をより適切に支援できます。 一部の顧客にとっては、直感的なツールを提供するAI駆動型ワークフローは、人間と話をしなくても回答を得られるため、解決速度と顧客満足度を向上させるのに役立ちます。例えば、研究開発会社のAvid Solutionsは、エージェント型AIを使用して 新規顧客のオンボーディングにかかる時間を25%短縮 しました。 プロセスの大規模な合理化と最適化 AIベースのオートメーション・ソフトウェアは、組織が依存する多くのプロセスを簡単に管理できます。組織は、ユーザー・エクスペリエンスを向上させるために、ワークフローの拡張性と効率性を求めています。AIワークフローは、組織全体で情報とプロセスを簡単にルーティングできるため、経営幹部と従業員は必要なときにどこからでもリアルタイムの情報にアクセスできます。また、従来の成長では従業員数に応じた成長が必要ですが、AIワークフローを使用すると、最小限の追加投資で生産量を増やすことができます。 AIが効率性を向上させる方法はこちら AIワークフロー・ツール AIを使用して高度で自動化されたワークフローを作成するための、いくつかの有名なツールやワークフロー・オートメーション・プラットフォームがあります。最も一般的な例として、以下のようなものがあります。 Apollo.io この製品は、AI主導のエンゲージメント・ワークフローを通じて、組織がリードを特定し、それを販売につなげるのに役立ちます。インバウンドの最適化、セールス・エンゲージメント、CRMの改善など、さまざまなユースケースがあります。 ChatGPT Open AIによって作成されたChatGPTは、生成AI革命を開始したことで広く知られているチャットボットです。Open AIは、すべてのユーザーに無料で提供される基本バージョンのほか、有料でいくつかの高度なバージョンも提供しています。 Claude Claudeは、Anthropic AIのもう1つのAIチャットボットで、長いドキュメントからの情報の要約、コンテンツの作成支援、言語の翻訳、コードの作成支援ができます。Claudeは最近、ユーザーがエージェント型AIにタスクを委任できるClaude Coworkをリリースしました。 Google Gemini Geminiは、単独でも使用できるAI搭載アシスタントです。また、Gmail、ドキュメント、スプレッドシートなどの Google ツールにも組み込まれており、ワークフローの可能性がさらに広がります。 IBM watsonx このIBMのテクノロジー・スイートは、組織のカスタムAIアプリケーションの構築、調整、導入を支援します。また、企業がデータ・ソースを管理し、責任ある生成AIワークフローを加速できるよう支援します。watsonxには、ビジネス・データからの洞察の抽出、チャットボットや音声エージェントの導入、より効率的なコーディングなど、さまざまなユースケースがあります。 IBM watsonx Orchestrate IBM watsonx Orchestrateは、組織によるパーソナライズされたAIエージェントの作成を支援して業務を自動化および高速化するだけでなく、複雑なワークフローをオーケストレーションするシステムも提供します。これには、拡張性が高く統合されたエコシステムを設計するための、事前構築済みのエージェントとツールのカタログに加え、エージェントとツール・ビルダーが含まれています。 Microsoft Copilot Microsoft Copilotは、ユーザーの質問に回答する生成AIチャットボットです。Copilotはスタンドアロンのアプリとして利用できるほか、Microsoft Teams、Outlook、PowerPointにも統合されています。 Zapier Zapierは、AIを使用してさまざまな種類のワークストリームを強化するワークフロー・ツールです。また、さまざまなサービスを接続できるため、サービス間での情報やコンテンツの迅速な共有が可能になります。このソフトウェアは、技術者以外のチームがAIエージェントのほか、トリガーとなるアクションのワークフローを作成するのに役立ちます。 AIワークフローのユースケース AI搭載のワークフローにはさまざまな標準的なユースケースがあります。最も一般的なものは次のとおりです。 カスタマー・サービス 組織はAIワークフローを使用して、新規顧客のオンボーディングから購入に関する情報の送信まで、顧客プロセスをより適切に管理できます。また、これらのワークフローを使用して、インバウンドのサービス・リクエストをより効率的に処理することもできます。これにより、カスタマー・サービス担当者は、より高度な問題に顧客と取り組むことができます。 例えば最近、 ある著名な銀行が導入した のは、顧客との通話中に内容を分析し、コンタクトセンターのエージェントに「ネクスト・ベスト・クエスチョン（次善の質問）」を提案するAI駆動型のバーチャル・アシスタントです。その結果、平均処理時間が6％短縮され、トレーニング要件が低下しました。 顧客関係管理（CRM） 顧客関係管理（CRM）ツールを使用すると、組織は最も重要な顧客を把握することができます。AIワークフローによってこれらのツールはますます強化され、組織がデータベースからより多くの洞察を引き出す真の機会が生まれています。 AIは、同じ顧客の複数のインスタンスをマージし、外部ソースからの情報を追加し、購買データを取り込むことで、実行可能な洞察を作成します。また、そのデータを分析し、どの顧客が解約のリスクがあるのか、どの顧客がアップセルに前向きかを組織が理解するのに役立ちます。 データ入力 AI搭載のオートメーションにより、組織は複数の形式でデータ・セットを収集して調査し、整理して表示して、人間が分析できるようにできます。不正確な部分を取り除き、他のAIアルゴリズムが理解して分析できる形式にデータを処理できます。 AIワークフローは、複雑で膨大な量のデータからパターンを認識し、人間では特定するのが難しいような洞察を見つけることができます。ワークフローは潜在的なデータ・エラーを特定し、それを人間のオペレーターに報告するか、自動的に修正することもできます。さらに、外部ソースからデータを抽出して組織の内部システム内できちんと整理することもでき、人間だけでは実現できない強力なデータ処理能力を生み出します。 動的な料金体系 組織はAIワークフローを使用して料金体系のストラテジーを自動化できます。例えば、UberやLyftの価格は、需要と供給、特別なイベントの有無、天候の問題など、いくつかの要因に応じて変動します。航空会社や食料品店など、ますます多くの企業が選択的な動的料金体系ストラテジーを活用しています。 財務報告 金融サービスには、AIユースケースがいくつかあります。組織は請求書発行や買掛金のアクティビティーを自動化できます。また、AIを使用すると、他の方法では検出されない可能性のある詐欺や財務管理ミスの潜在的な事例を特定することもできます。 IBM Institute for Business Valueの調査によると、生成AIによって異常の予測、差異の説明、シナリオの生成、レポートの作成などの能力が向上することを、 経営幹部が予想している ことが分かりました。 金融分野におけるAIの活用はこちら 知識管理 AIワークフローは、さまざまな知識管理アクティビティーを処理できます。電話の通話内容を書き起こししたり、会議のメモを要約したりできるので、出席者は会議に集中し、後で利用できる議事録で内容を把握できるようになります。組織全体または個々の関係者と情報を共有する方法を効率化できます。従業員はAIアシスタントやチャットボットを使用して会社の情報を検索および分析し、ほぼリアルタイムで情報を入手することもできます。 運用管理 AIワークフローは、在庫やサプライチェーンの最適化から監視や品質管理まで、さまざまな運用プロセスを合理化するのに役立ちます。例えば、AIワークフローは、需要と現在の供給レベルにより商品が不足する可能性がある時期を特定できます。その後、人間の介入を必要とせずにサプライヤーに連絡して追加注文できます。 予測分析 AIワークフローは予測分析機能にも役立ちます。機械学習アルゴリズムは履歴データと外部要因を分析し、将来何が起こるかを予測できます。例えば、小売業者は、気温の上昇が予想されるときに飲み物を多く注文する自動ワークフローを設定できます。 予知保全 AIワークフローは、 予知保全 チームが設備のパフォーマンス・データを監視して、機械に問題や故障が発生する可能性を予測するのに役立ちます。したがって、組織はビジネスへの影響が最も少ないときに機械を保守することで、保守スケジュールを最適化できます。 たとえば、IBMはトヨタがAIを活用して予知保全能力を向上させるのを支援しました。その結果、 ダウンタイムで50％ 、故障件数で80％が、それぞれ削減されました。 募集と雇用 AIは、組織が従業員を見つけ、採用する方法を改善するのに役立ちます。AIソリューション・ソフトウェアで履歴書をスキャンして適切な候補者を見つけたり、ソフトウェアを使用して候補者との最初の電話会議を自動的にスケジュールしたりできます。また、AIワークフローを使用して、採用された従業員のオンボーディングやトレーニングの設定を行うこともできます。 Corning社は IBMと連携し 、人件費を削減すると同時に45,000人の従業員の従業員体験を向上させました。Corning社では、従業員に占めるミレニアル世代の割合が増加しており、テクノロジー・ベースのセルフサービス・ツールがさらに求められていることを認識していました。 その後、各従業員のデータが事前に入力されたHRセルフサービス・ポータルを導入し、従業員が必要な情報やサービスを簡単に入手できるようにしました。現在、このクラウドベースのプラットフォームには、必要な情報やトレーニングを求める従業員や管理者からのアクセスが毎日10,000件以上あります。 採用におけるAIの活用はこちら 販売とアップセル 営業チームは、AIワークフローを使用して見込み客を特定し、維持することができます。これにより、営業担当者は、リード・スコアリングに基づいて、どの潜在顧客が購入する可能性が最も高いかを特定できます。さらに、生成AIのような大規模言語モデル（LLM）は、営業担当者が潜在顧客に対して、自社のサービスを購入すべき理由について より説得力のある主張 を行えるように支援します。 AIワークフローの課題 また、重要なワークフローにAIを実装する際に組織が克服しなければならない課題もいくつかあります。最も一般的なものは次のとおりです。 従業員の懸念 従業員は、企業がAIをプロセスに導入することに不安を感じる可能性があります。特に、従業員が行っている手作業に取って代わる場合はなおさらです。組織はこうした懸念に正面から取り組み、AIが自社の業務にどのように役立つかを伝えることができます。また、手作業のタスクをワークロードから排除することで、より有意義な作業が可能になることについて、従業員を教育することもできます。一貫性のある透明性の高いコミュニケーションと強力なトランスフォーメーション計画により、リーダーは従業員がAIを前向きな力として捉えられるよう支援することができます。 初期設定 他のシステムの導入と同様に、AIワークフローの設定には初期作業が必要です。組織は既存のシステムや現在のプロセスを分析し、AIワークフローによってプロセスを改善できる領域を特定し、新しいワークフローを導入するために何を変更する必要があるかを判断する必要があります。このプロセスには忍耐と戦略的な考え方が求められます。しかし、AIワークフローが価値を生み出すように最適化されれば、この初期時間のコミットメントのメリットはコストをはるかに上回ります。 ミスの可能性 AIのさまざまな用途は、組織が人為的なミスを回避するのに役立ちますが、AI自体が完全無欠というわけではありません。AIは間違いを犯す可能性があるため、組織はAIによって生成されたデータを確認する必要があります。この要件は、AIワークフローが生成するものの最終的な決定要因として、従業員とその体験に基づく知識の重要性をさらに示しています。 スキルアップと新スキルの習得 多くのAIワークフローは、従業員の働き方を変えなくても機能しますが、中には学習に時間がかかるものもあります。そのため、主要な利害関係者は、従業員がAIを使用するためのトレーニング・コースに投資するか、他社が提供するトレーニング・ツールのライセンスを取得する必要があります。このスキルアップには、